情報抽出とは？手法とビジネスへのメリットを徹底解説

今や、私たちの身の回りは「データの海」どころか、毎秒ごとに膨れ上がる情報の大波に飲み込まれそうな勢いです。2025年には、世界中のデータ量が年間に到達すると予想されています。（1ゼタバイト＝1兆ギガバイト、計算はパスでOK！）でも驚くべきは、その——つまり、ウェブページやPDF、画像、メール、SNS投稿など、整理されていない情報がほとんどなんです。

営業やマーケ、オペレーションの現場で「必要な情報が見つからない！」と頭を抱えた経験、きっとあるはず。実際、が「仕事に必要な情報探しに苦労している」と答えています。だからこそ、情報抽出——膨大なデータから必要な事実を見つけ出す技術——が、現代ビジネスの推進力になっているんです。しかも、のようなAI搭載ツールが登場したことで、専門知識がなくても誰でもサクッと情報を抽出・整理・活用できる時代になりました。

この記事では、情報抽出の基本や重要性、そしてThunderbitのAIウェブスクレイパーなど最新のやり方で、データの洪水をビジネスの武器に変える方法をわかりやすく紹介します。

情報抽出って？ざっくり解説

情報抽出とは、いろんな情報源から必要なデータだけを取り出して、使いやすい形に整理すること。例えば、ウェブサイトから顧客のメールアドレスをスプレッドシートにまとめる作業も、立派な情報抽出です。今ではAIアシスタントが複雑なウェブページやPDF、画像を読み取って、欲しい情報だけをきれいな表にまとめてくれるイメージです。

主な情報源は2つに分かれます：

• 構造化データ：すでに整理されているデータベースやスプレッドシートなど
• 非構造化データ：自由なテキスト、ウェブページ、PDF、画像、メールなど、行や列に収まらない情報

今の情報抽出は、生データを意思決定に使える形に変えるのがゴールです（、）。例えば、競合サイトから商品価格を集めたり、レビューから顧客の声をまとめたり、PDFから連絡先を抜き出したり——全部、情報抽出の応用です。

つまり、膨大なデータの山から「洞察」という針を探し出す作業。それが今や、誰でも使えるツールで実現できるようになったんです。

なぜ情報抽出が今のビジネスに欠かせないのか

情報抽出が大事な理由はシンプル。データが溢れる時代、必要な情報を素早く見つけて整理し、活用できる会社こそが勝ち残ります。情報抽出がビジネスにもたらす主なメリットはこんな感じ：

• 営業：公開ディレクトリやSNS、企業サイトからリードリストを自動生成。古いリストを買ったり、手作業で調査する必要がなくなります。自動化で、手作業を80%カットできます。
• マーケティング：競合価格の追跡、市場トレンドの把握、顧客の声の分析も大規模に実現。John Lewisのような小売企業は、価格自動収集でを達成しています。
• オペレーション・リサーチ：レポートやダッシュボード、サプライヤーリストのデータ収集を自動化。知識労働者はを手作業から解放できます。
• EC：競合の在庫・価格監視、MAP遵守チェック、自社価格戦略の最適化。
• 不動産：物件情報の一括取得、オーナー連絡先の抽出、市場動向の自動追跡。

ビジネス部門ごとの活用例をまとめると：

（、）

つまり、情報抽出はエンジニアじゃなくてもビッグデータをビジネス成果に変える「パワーアップ装置」なんです。

情報抽出の主なやり方

実際、どんな方法で情報を抜き出すの？主なやり方は3つです：

1. 手作業でコピペ

「昔ながらの方法」ですが、ウェブページを開いてコピー＆ペーストを繰り返すだけ。柔軟だけど、時間もかかるしミスも多い。大量データには全然向きません。知識労働者はを情報収集に費やしているという調査も。

2. 従来型ウェブスクレイピングツール

「DIYの強力ツール」って感じ。Python（BeautifulSoupやScrapy）などでスクリプトを書いたり、GUI型ソフトで抽出ルールを設定したり。構造化サイトには高速・高効率だけど、技術力が必要で、サイト構造が変わるとすぐ動かなくなることも（）。

3. AI搭載の最新抽出ツール

ここが今、一番ホットな分野。のようなAIツールは、自然言語処理や画像認識を使って、人間みたいにウェブページやPDF、画像を「読んで」必要な情報を抜き出します。「商品名と価格を抜き出して」と指示するだけで、AIが最適な方法を自動で判断。コーディングもテンプレートも不要、エンジニアじゃなくても使えます。サイト構造の変化にも強く、柔軟性と使いやすさが大きな魅力です（）。

まとめ：手作業や技術の壁を超えて、AI主導の情報抽出が誰でも使える時代になりました。

Thunderbit：誰でもカンタンに情報抽出

ここでThunderbitのご紹介。私たちがを作った理由は、手作業や使いにくいツールで失われていた時間とチャンスを、誰でもカンタンに取り戻せるようにしたかったからです。

Thunderbitのポイントは：

• 2クリックAI抽出： を開いて「AIフィールド提案」をクリックするだけで、AIがページを解析し、最適なカラムを自動設定。コーディングもテンプレートも不要。
• 複雑な情報源もOK：ウェブページだけじゃなく、PDFや画像、非構造化データからも抽出可能。PDFパンフやスクショから連絡先を抜き出すのもラクラク（）。
• サブページ・ページネーション対応：商品詳細やプロフィールなどのサブページや、複数ページにまたがるリストも自動で巡回して、全部のデータを取得。
• 自然言語プロンプト：欲しい情報を日本語や英語で説明するだけで、AIが抽出ロジックを自動生成。
• 即時エクスポート：Google Sheets、Excel、Airtable、Notionなどにワンクリックで出力。面倒なデータ整形は不要。
• ノーコードで高機能：営業・マーケ・オペレーション部門でも、IT知識ゼロで使えます。（ちなみに、うちの母でも使えます。スマホは苦手だけどThunderbitは大丈夫！）

Thunderbitはが利用中。これからもどんどん進化していきます。

非構造化データからの情報抽出の壁と解決策

実は、ビジネスで本当に重要な情報の多くは、非構造化データ——複雑なウェブページやPDF、画像、動的コンテンツ——の中に埋もれています。従来のスクレイパーはここで苦戦しますが、ThunderbitのAIウェブスクレイパーはこの「ごちゃごちゃ」に強いのが特長です：

• 文脈理解：AIが人間のようにページ全体を読み取り、HTMLタグだけでなく文脈やパターンを把握。「価格」欄が移動しても正しく抽出します。
• サブページ巡回：リンク先の詳細情報も自動でたどり、すべてのデータを1つの表にまとめます。
• PDF・画像抽出：OCRとAIでPDFや画像からもデータを抽出。スキャン文書や名刺写真からもOK。
• データ型自動判別：テキスト・数値・日付・メール・電話番号・画像など、データ型を自動で割り当て、きれいなデータを出力。
• カスタムAIプロンプト：抽出時にフォーマットや分類、要約もAIに指示可能。手作業の後処理が不要です。

実例：営業チームがPDFの参加者リストから数百件のリードを一括抽出、マーケティングがECサイトから競合価格を収集、オペレーションがディレクトリからサプライヤーデータを取得——従来は数日かかっていた作業が、今や数分で完了します。

情報抽出の自動化で業務効率を最大化

本当の強みは「自動化」にあります。Thunderbitなら、情報抽出のワークフローを自動で回せます：

• 定期スクレイピング：スケジュールを「毎週月曜9時」など自然言語で指定すれば、自動で抽出ジョブを実行（）。
• クラウド／ブラウザ選択：クラウドモードなら最大50ページ同時抽出、ログインが必要なサイトはブラウザモードで対応。
• 即時エクスポート：SheetsやNotion、Airtableに直接データ送信。CSVの手作業は不要です。
• エラー削減：自動化でミスが減り、データの一貫性・信頼性がアップ。

その結果、チームは毎週数時間〜数日を節約し、スピーディーな意思決定と最新データの維持が可能になります。

情報抽出からデータエコシステム構築へ

情報抽出はあくまでスタート地点。抽出したデータを業務フローに組み込むことで、真の価値が生まれます：

• プラットフォーム内データ変換：Thunderbitなら、抽出と同時に要約・分類・翻訳・フォーマットも可能。分析にすぐ使える形で出力。
• 業務アプリ連携：Excel、Google Sheets、Airtable、Notionなどに直接エクスポート、API連携もOK。
• データラベリング・拡張：AIプロンプトでラベル付けやクリーニング、データ拡張も自動化。
• ナレッジ管理：抽出データをチームで共有・蓄積し、組織の知識資産に。

例えば、営業チームが毎週新規リードを抽出し、企業規模で自動補足、CRMに連携。マーケティングが競合価格をリアルタイムで追跡し、ダッシュボードに反映——これが情報抽出を基盤としたデータエコシステムの力です。

営業・オペレーション部門向け 情報抽出のベストプラクティス

始める前に、非エンジニア向けのポイントをまとめます：

1. 目的を明確に：何を、なぜ抽出するのかを明確に。やみくもな抽出は避け、意思決定に直結するデータに集中しましょう。
2. 信頼できる情報源を選ぶ：権威ある、情報量の多いサイトをターゲットに。スクレイピングの可否や倫理も必ず確認。
3. AI提案を活用：Thunderbitの「AIフィールド提案」やテンプレートで、設定を効率化し、抜け漏れを防ぎましょう。
4. データの検証・クリーニング：結果をスポットチェックし、データ型やクリーニングも忘れずに。
5. 法令遵守を徹底：公開情報のみを対象にし、プライバシー法（GDPR等）やサイトへの負荷にも配慮。
6. プロセスを記録：何を、どこから、どの頻度で抽出しているか記録しておくと、監査や引き継ぎも安心です。
7. 継続的に改善：まずはシンプルに始め、チームに合った最適な抽出方法を見つけていきましょう。

（）

情報抽出の未来：統合型データソリューションへ

これからの情報抽出は、もっとスマートで統合的、そして誰でも使えるものへ進化します：

• AIの標準化：AIによる解析、自然言語クエリ、予測的抽出がすべてのデータツールで当たり前に（）。
• 統合データプラットフォーム：社内外のデータの垣根がなくなり、抽出ツールがBIやCRM、分析基盤と直結。
• リアルタイム・予測抽出：AIがデータニーズを先読みし、必要な情報を自動で収集・提供。
• マルチモーダル抽出：テキストだけでなく、画像・動画・音声も抽出対象に。あらゆる情報源がビジネス資産に。
• 倫理・法令対応の強化：コンプライアンスやプライバシー保護、倫理的なスクレイピングが標準装備に。

Thunderbitは、こうした未来を見据え、情報抽出を日常業務の一部として誰もが使える世界を目指しています。

まとめ：情報抽出でビジネス価値を最大化しよう

結論として、情報抽出は単なる技術作業じゃなく、現代ビジネスの基盤です。営業・マーケティング・オペレーション・リサーチなど、どの部門でも「必要な情報を見つけ、整理し、活用できる力」が競争力の源泉になります。

のようなAIツールなら、誰でもカンタンに情報抽出が可能。コーディングもテンプレートも不要、IT部門の手を借りずに、すぐに成果を出せます。チームの時間を大幅に節約し、より賢い意思決定とデータ活用が実現できます。

ぜひ、今の業務プロセスを見直してみてください。どこに手作業が残っていますか？どこを自動化・効率化できそうですか？で、気になる情報源から実際に抽出を試してみてください。きっと、想像以上の時間と洞察が得られるはずです。

データが溢れる時代、本当に価値を生み出すのは「情報を持っている人」じゃなく、「情報を引き出し、活用し、行動できる人」です。

さらに詳しいノウハウや事例はでチェックしてみてください。

よくある質問（FAQ）

1. 「情報抽出」とは具体的に何を指しますか？
情報抽出とは、ウェブページやPDF、画像などいろんな情報源から必要なデータを取り出し、整理された使いやすい形（例：表形式）に変換するプロセスです。ビジネスでデータを活用する最初のステップになります。

2. なぜ情報抽出がビジネスチームに重要なのですか？
必要な情報をタイムリーに得ることで、より良い意思決定が可能になります。営業はリードリスト作成、マーケは競合分析、オペレーションはレポート自動化など、時間短縮と成果向上に直結します。

3. Thunderbitはどのように情報抽出を簡単にしますか？
ThunderbitはAIでウェブページやPDF、画像を読み取り、抽出すべきデータを自動提案。コーディング不要で、複雑な情報源からも数クリックで抽出・ラベル付け・エクスポートが可能です。

4. 非構造化データからの情報抽出で最大の課題は？
非構造化データ（ウェブページ、PDF、画像など）はレイアウトや内容がバラバラで、従来ツールでは対応が困難でした。ThunderbitのAIウェブスクレイパーは、文脈理解やサブページ巡回、複数データ型への対応でこれらの課題を解決します。

5. 情報抽出の未来はどうなりますか？
今後はAI主導の自動化・統合化が進みます。Thunderbitのようなツールはさらに賢くなり、あらゆる情報源（テキスト・画像・動画）から自動でデータを抽出し、業務アプリや分析基盤とシームレスに連携するようになります。情報抽出は、メール送信のように日常的な業務になるでしょう。

情報抽出の力を体感したい方は、して、今日からデータをビジネス価値に変えてみてください。

さらに詳しく知りたい方へ